链接：https://www.zhihu.com/question/519588362
编辑：深度学习与计算机视觉
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作者：徐海洋-mPLUG
https://www.zhihu.com/question/519588362/answer/3075372547
现在进入Multimodal LLM时代，融合方式基本就是VIT+Only Decoder Transformer的结构了，这和之前多模态融合方式还是不同的，并且一般会做降序列操作，要不对于高分辨率图片，视频序列长度扛不住，但是现在LLM支持的序列长度越来越大，后面可能就不需要降序列的操作。
对于之前的多模态融合方式，主要就是图文拼接Self-attention，图文Cross-attention，效果好坏也因任务而异，但是效率还是有差别的，对于19，20年的两阶段基于检测特征的做法来说，由于输入的视觉token比较少，所以两种融合方式速度差不多；但是进入21年之后的端到端的方法，以及backbone进入VIT时代，图文Cross-attention就成为主流了，因为视觉token非常长，代表就是ALBEF，BLIP，Flamingo！！
代表性工作
mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connections. EMNLP2022.
mPLUG-2: A modularized multi-modal foundation model across text, image and video. ICML2023.
mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality.
Youku-mPLUG: A 10 Million Large-scale Chinese Video-Language Dataset for Pre-training and Benchmarks.
E2E-VLP: End-to-End Vision-Language Pre-training Enhanced by Visual Learning. ACL2021 Oral.
Achieving Human Parity on Visual Question Answering. TOIS.
StructuralLM: Structural Pre-training for Form Understanding. ACL2021.
HiTeA: Hierarchical Temporal-Aware Video-Language Pre-training.
Vision Language Pre-training by Contrastive Learning with Cross-Modal Similarity Regulation. ACL2023 Oral.
TRIPS: Efficient Vision-and-Language Pre-training with Text-Relevant Image Patch Selection. EMNLP2022.
Learning Trajectory-Word Alignments for Video-Language Tasks.
EMScore: Evaluating Video Captioning via Coarse-Grained and Fine-Grained Embedding Matching. CVPR2022.
SemVLP: Vision-Language Pre-training by Aligning Semantics at Multiple Levels.
X-CLIP: End-to-End Multi-grained Contrastive Learning for Video-Text Retrieval. MM2022.
作者：模术狮 https://www.zhihu.com/question/519588362/answer/2768359672
多模态领域必读论文合集
1.---2014，问题提出，创造性地将CNN和RNN结合起来Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image
2.---CVPR 2015，深度学习image caption开山之作
Show and Tell: A Neural lmage Caption Generator 2015
3.---PMLR 2015第一篇多模态信息区域交互
Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generationwith Visual Attention 2016
4.---CVPR 2016第一篇考虑语义信息，深度理解多模态隐式信息
lmage Captioning with Semantic Attention
5.---CVPR 2016 Dense caption领域lifeifei老师领域2作oralDenseCap: Fully Convolutional Localization Networks forDenseCaptioning
6.---CVPR 2017第一篇加入推理
Knowing When to Look: Adaptive Attention via A Visual
7.---CVPR 2017，重研CNN，在多模态融合中改造CNN+Attention
SCA-CNN: Spatial and Channel-Wise Attention in
ConvolutionalNetworks for Image Captioning(cVPR2017)
8.---CVPR 2018第一篇提出从上到下，从生成到VQA，开始多任务
Bottom-Up and Top-Down Attention for image Caption-ing and VisualQuestion Answering 2018
9.---CVPR2018现在caption领域的metric指标基石Learning to Evaluate lmage Captioning (CVPR2018)
10.---2018 CVPR第一篇提出两阶段生成(一阶段和两阶段是现代两大范式)
作者：走遍山水路
https://www.zhihu.com/question/519588362/answer/2491677317
论文标题：Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation来源：NIPS 2021
解决问题：首先CLIP、ALIGN这类模型更着重于学习不同模态之间特征的匹配或者说是alignment，所以这类方法在图文检索任务上效果很好，但是无法胜任生成式的任务（VQA）；但是对于OSCAR、UNITER等模型着重于学习模态特征之间的交互（interaction）或者说是融合（fusion），所以这类方法更适合做生成式的任务。如何实现生成、理解的统一？由于图像特征和文本特征均在各自的语义空间中，仅由一个multimodal encoder进行融合是不够的，效果往往也是不好的。借助于detection的VLP工作是annotation- expensive和compute-expensive的。现阶段基于web-collection的text2image数据集存在noisy，比如图像中出现的实体，文本没有进行描述或者文本中描述的内容与图像中的内容不符，如何从含有噪声的数据集中学习？
主要贡献
首先利用Image-Text Contrastive-Loss对两个编码器输出的特征头[cls]进行学习，实际上就是对文本和图像的特征进行对齐操作（在我看过的文章中，很多对齐操作都是利用对比学习进行的，比如CVPR22的 Vision-Language Pre-Training with Triple Contrastive Learning），可以将对比学习作为cross-modality alignment的标配
Image-Text Matching利用经过multi-modal encoder之后输出的[cls]来判别是否对应的图像文本对，Mask Language Modeling则利用图像和文本joint feature来预测mask的token，其实上述这两个任务也是VLP的标配了，主要的作用是实现vision feature和language feature的interaction和fusion
利用Momentum Model进行Knowledge Distillation，消除noisy label的影响。（这一点之前看的比较少，可能需要看一些其他论文补充基础）实验结果：
在理解和生成任务上都要好于sota方法，尤其是高于CLIP好多
我的思考：
对于VLP任务来说，在fusion之前利用对比学习进行多模态特征的alignment，目前来看是很有必要的，而且很提点。并且以后的VLP任务应该也会按照此篇paper趋势，底层是双塔结构做特征的提取和对齐操作，上游利用multi modal encoder 进行特征的fusion和interaction在我的项目之中，首先是否可以尝试在CLIP特征输出的基础上进行对比学习式的对齐操作，然后在进行融合操作，使得效果更好 (实际上，CLIP-CAM做了融合但没有对齐)。其次就是我的自建数据肯定也是有noisy info的，是否也可以利用知识蒸馏的方式降低噪音的影响呢？需要好好思考！这篇工作其实可以作为任意两种不同模态的数据进行joint learning的范式！可以套用！
不足：
这篇工作还是没有考虑intra-modality之间的对应关系也没有考虑local和global之间的对应关系实际上上述不足，在CVPR22中的Vision-Language Pre-Training with Triple Contrastive Learning工作中已经解决。
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